BP神经网络隐藏层节点数如何确定
论坛优秀回答者
关注者： 333
请问一下，神经网络隐层节点数用哪一个参数调整？
需要看一下你的MATLAB版本的语法，net = newff(P,T,S) S指定隐含层节点数。
最新的创建BP神经网络的函数为feedforwardnet。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
需要看一下你的MATLAB版本的语法，net = newff(P,T,S) S指定隐含层节点数。
最新的创建BP神经网络的函数 ...
新版的matlab好像已经不用newff这个函数了，我用的是2014b，提示是feedforwardnet这个函数...只能设隐层数
论坛优秀回答者
关注者： 333
新版的matlab好像已经不用newff这个函数了，我用的是2014b，提示是feedforwardnet这个函数...只能设隐层 ...
是的，尽量使用新版本的函数。
论坛优秀回答者
关注者： 333
新版的matlab好像已经不用newff这个函数了，我用的是2014b，提示是feedforwardnet这个函数...只能设隐层 ...
是的，尽量使用新版本的函数。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
一般有几个经验公式
但大多数都是试试一些值，哪个效果好就取哪个，当然也可以使用优化算法来确定。 ...
您好，我知道输入层和输出层的节点数，那岂不是只用这三个公式中的其中一个就可以得出隐含层的节点数。但是这三个公式得出的节点数都不一样啊，请问以那个为准？
<h1 style="color:# 麦片财富积分
一般有几个经验公式
但大多数都是试试一些值，哪个效果好就取哪个，当然也可以使用优化算法来确定。 ...
比如我输入层的节点数为3，输出层节点数为1，那隐层节点数是多少？
论坛优秀回答者
关注者： 333
您好，我知道输入层和输出层的节点数，那岂不是只用这三个公式中的其中一个就可以得出隐含层的节点数。但 ...
这3个公式只是经验公式，实际中隐含层神经元节点很难确定最优值，一般通过尝试法确定，看哪个效果好。或者通过优化算法来确定。输入层的节点数为3，输出层节点数为1，隐含层节点数可以试试2—8。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
这3个公式只是经验公式，实际中隐含层神经元节点很难确定最优值，一般通过尝试法确定，看哪个效果好。或 ...
谢谢老师的回复
请问一般优化神经网络的话，用什么方法比较容易。
除了优化隐层的节点数外，还可以优化神经网络的那些地方？
再次感谢您的解答
论坛优秀回答者
关注者： 333
谢谢老师的回复
请问一般优化神经网络的话，用什么方法比较容易。
除了优化隐层的节点数外，还可以优化神 ...
常用的优化算法有遗传算法、粒子群优化算法等，除了优化节点数，还可以优化BP的权值和阈值。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
常用的优化算法有遗传算法、粒子群优化算法等，除了优化节点数，还可以优化BP的权值和阈值。 ...
好的 谢谢您！
站长推荐 /2
Powered by查看: 4098|回复: 3
在线时间2 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力20 点威望0 点阅读权限20积分8相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 8, 距离下一级还需 92 积分
升级&&3.16%当前用户组为 小学生当前积分为 8, 升到下一级还需要 92 点。该用户从未签到自我介绍想要学习matlab神经网络，遗传算法
填写您的邮件地址
此次课程，是大象老师多年建模经验的积累，定会让大家满载而归，为地区赛、国赛乃至明年的美赛，打下坚实的建模基础。帮学堂是由好未来出品的app考研应用，依托教育资源和名师力量，通过标准化课程体系和精准辅导政策，为考研学子提供公共课和专业课的辅导视频。为使数学建模人才能够更好发挥自身优势，达成自己的学业梦想，数学中国与帮学堂达成合作，努力为想要考研的同学提供更优秀的考研课程和更优惠的培训价格，帮助每一位建模人实现自己的梦想。看众多资料都说，BP神经网络的隐层数一般一层就可以了，可是我的BP网络预测程序一个隐层始终达不到训练目标。于是我用了两层。还有隐层神经元数目一般好像就是2N+1或者其他，但是都不会很大，我的两个隐层每层用了五六十个神经元才达到训练目标。我不知道是我的程序哪里不对还是怎么的。大家帮忙看看
p=[2.09 450 1;
& &&&2.22 450 1;
& &&&2.39 450 1;
& &&&2.53 450 1;
& &&&2.72 450 1;
& &&&2.89 450 1;
& &&&2.72 410 1;
& &&&2.72 510 1;
& &&&2.72 570 1;
& &&&2.72 630 1;
& &&&2.72 690 1;
& &&&2.72 450 0.04;
& &&&2.72 450 0.06;
& &&&2.72 450 0.08;
& &&&2.72 450 1.2;
& &&&2.72 450 1.4]';
& & 1.19 0.05483;
& & 1.75 0.152;
& & 1.944 0.2226;
& & 2.112 0.2829;
& & 2.228 0.3201;
& & 2.152 0.2954;
& & 2.064 0.2643;
& & 2.016 0.2463;
& & 1.968 0.229;
& & 1.918 0.2115;
& & 1.79 0.1579;
& & 1.964 0.2279;
& & 2.1 0.2832;
& & 2.156 0.2952;
& & 2.196 0.3037]';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始数据归一化
net=newff(minmax(pn),[58,55,2],{'tansig','tansig','purelin'},'trainscg','learngd','msereg');
net.trainParam.epochs=5000;
net.trainParam.goal=0.001;
net.trainParam.min_grad=1e-10;%最小梯度值
LP.lr=0.01; %设置学习速率
net=train(net,pn,tn);
A=sim(net,pn);
t1=postmnmx(A,mint,maxt);%网络计算值
踩过的脚印
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间16 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力40 点威望0 点阅读权限20积分54相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 54, 距离下一级还需 46 积分
升级&&51.58%当前用户组为 小学生当前积分为 54, 升到下一级还需要 46 点。TA的每日心情奋斗 12:17签到天数: 8 天[LV.3]偶尔看看II
毕业学校您还未进行姓名认证
自我介绍认证字段为空，请立即补全！
用户lt1210已经进行了数学中国认证
epochs设5000有没有太多
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间989 小时最后登录注册时间听众数收听数能力10 分体力12299 点威望1 点阅读权限100积分5425相册日志记录帖子主题精华1分享好友
, 积分 5425, 距离下一级还需 4575 积分
升级&&8.5%当前用户组为 博士生当前积分为 5425, 升到下一级还需要 4575 点。TA的每日心情开心 12:07签到天数: 832 天[LV.10]以坛为家III
爱好科学，追求真、善、美
用户sdccumcm已经进行了数学中国认证
群组:&群组:&群组:&群组:&群组:&
|邮箱已经成功绑定
& && && && &&&有点多吧……
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间40 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力352 点威望0 点阅读权限30积分165相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 165, 距离下一级还需 135 积分
升级&&32.5%当前用户组为 初中生当前积分为 165, 升到下一级还需要 135 点。TA的每日心情无聊 21:32签到天数: 51 天[LV.5]常住居民I自我介绍数模新手
////////////////////////////////
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
邮箱绑定达人
论坛绑定邮箱的用户
对发帖积极贡献的会员
新人进步奖
凡是完成新手任务的会员皆可申请
风雨历程奖
真诚感谢伴随Madio经历过若干次的风风雨雨，却始终支持着论坛的朋友！
最具活力勋章
你在哈哈东奔西跑,哪里有你,哪里就有你的身影!
掌握风控知识，打造风控人才，高薪就业，大家赶快报名呀！
Powered by
& &论坛法律顾问：王兆丰参考文献：
上篇论文： 下篇论文： 没有了
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
[<font color="#FF]
400-675-1600您所在位置： &
&nbsp&&nbsp&nbsp&&nbsp
隐含层数值确定.pdf 5页
本文档一共被下载：
次 ,您可全文免费在线阅读后下载本文档。
&#xe600;下载提示
1.本站不保证该用户上传的文档完整性，不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔问题本站不予受理。
2.该文档所得收入(下载+内容+预览三)归上传者、原创者。
3.登录后可充值，立即自动返金币，充值渠道很便利
需要金币：200 &&
你可能关注的文档：
··········
··········
--------------------------Page1------------------------------天津大学硕士学位论文第四章以DGA为特征量的神经网络诊断模型及方法适用，而在另外一种情况下就无能为力。③样本应当具有紧凑性。学习样本在具有上面的条件外，还应当具有紧凑性。含有大量冗余成分的学习样本会产生以下不利情况：a．导致网络学习过程收敛困难或不收敛：b．训练出来的网络会产生错误映射，使网络输出过多偏向冗余学习成分所形成的输出方向。4．3．2DGA数据的预处理为避免输入向量过大而导致BP网络的饱和，而采用气体含量各自所占总含气量的相对百分比为输入向量。R={L，江1，2，3，4，5，6，7∑巧i=1式中：Ri为归算后的气体百分含量；n为归算前的气体含量。4．3．3BP神经网络参数的确定BP神经网络是被广泛应用的一种网络模型，设计一个BP网络，一般应从网络的层数、每层中的神经元个数和激活函数、训练算法等方面来考虑。在确定采用前向网络后，网络结构主要是确定网络的层数，亦即隐藏层的层数，以及每层的神经元数。一般来讲，隐藏层、隐藏节点越多，则精度可以达到越高，但网络的泛化能力也随之下降。神经网络结构的优化，尚缺乏通用的理论指导，一般是根据应用的不同而不同，实用中，一般采用的方法就是不断的尝试，即比较多种网络结构，参考一些建议性意见，最后确定一种比较好的结构。Cybenko证明，三层网(一层隐藏层)如果有足够多的隐藏节点，可以逼近任何函数。所以，较少的隐藏层是可以胜任的。层数：三层(输入层、隐藏层、输出层)节点数：输入层节点数7；输出层节点数5。对于隐藏层节点数，本文采用尝试法，在其他参数不变的情况下，固定收敛精度，比较迭代次数。(1)输入特征向量的确定一般来说，一个好的特征向量将包括适当的信息，以描述给定问题的特征。通常选择输入特征向量时需要注意两条基本原则：一是输入量必须选择那些对输出影响大且能够检测或提取的变量；二是要求各输入变量之间互不相关或相关性很小。变压器故障时分解出的气体主要有H2、CO、C02、CH4、C2H6、C2H4、--------------------------Page2------------------------------天津大学硕士学位论文第四章以DGA为特征量的神经网络诊断模型及方法C2H2等，这些气体的浓度均会反映变压器的故障程度。但为了避免输入向量过大导致BP网络饱和，而以该七种气体的百分含量为网络的输入特征向量，因此设定该网络输入层神经元节点数为7。(2)输出特征向量的确定一般来讲，输出量代表系统要实现的目标，其选择确定相对容易一些。只要问题确定好了，一般输出量也就确定了。在变压器故障诊断中，输出量为0或l的5位故障编码，对应于高温过热、中温过热、低温过热、高能量放电(aP电弧放电)、低能量放电(火花放电、局部放电)、低能放电兼过热和高能放电兼过热七种故障类型。故障编码如表4．1所示。考虑到局部放电的放电能量较低，这里把局部放电故障归结到了低能放电故障类型中；对于放电兼过热故障，考虑到温度和放电能量的关系，这里设定低能放电兼过热中的过热对应中温过热，高能放电兼过热中的过热对应高温过热。因此设定该网络输出层神经元节点数为5。表4．1故障编码对应表故障类型编码(依次为Yl，Y2，Y3，Y4，Y5)低温过热100O0中温过热01O00高温过热OO100低能放电0OO10高能放电OO001低能放电兼过热Ol010高能放电兼过热0O1O1(3)隐含层节点数的确定隐含层节点的作用是从样本中提取并存储其内在规律，每个隐节点有若干个权值，而每个权值都是增强网络映射能力的一个参数。隐含层节点数太少时，网络每次学习时间相对较短，网络从样本中获取信息的能力较差，不足以概括和体现样本规律，从而识别新样本困难，容错性差；隐含层节点数太多时，网络的学习时间加长，且学习过程中，有可能把样本中非规律性的内容如噪声等也学会记住，从而出现所谓“过度吻合&问题，反而降低了泛化能力。设置多少个隐含层节点，取决于训练样本数的多少以及样本中蕴含规律的复杂程度等多种因素。目前确定隐含层节点数的常用办法是试凑法。用同一个--------------------------Page3------------------------------天津大学硕士学位论文第四章以DGA为特征量的神经网络诊断模型及方法样本集对采用不同隐节点数的网络进行训练，选择网络误差最小时对应的值。初始隐节点数的确定采用常用的经验公式：，=√；再i+口其中，，为隐含层节点数，m为输入层节点数，力为输出层节点数，口为1～10之间的常数。本例中，m=7，n=5。本文选取不同隐层节点个数进行训练，对比其误差和训练时间，通过综合分析来得出合理
正在加载中，请稍后...&>&&>&&>&&>&神经网络隐含层节点数计算软件
神经网络隐含层节点数计算软件
上传大小：5KB
将.m文件和.fig文件放在同一路径下，点击运行，填写好输入输出节点数就可以计算出隐含层节点数。
综合评分：1（1位用户评分）
所需积分：1
下载次数：3
审核通过送C币
创建者：unou6xnu
创建者：wyx100
创建者：nigelyq
课程推荐相关知识库
上传者其他资源上传者专辑
课程资源热门标签
VIP会员动态
您因违反CSDN下载频道规则而被锁定帐户，如有疑问，请联络:!
android服务器底层网络模块的设计方法
所需积分：0
剩余积分：720
您当前C币：0
可兑换下载积分：0
兑换下载分：
兑换失败，您当前C币不够，请先充值C币
消耗C币：0
你当前的下载分为234。
神经网络隐含层节点数计算软件
会员到期时间：
剩余下载次数：
你还不是VIP会员
开通VIP会员权限，免积分下载
你下载资源过于频繁，请输入验证码
您因违反CSDN下载频道规则而被锁定帐户，如有疑问，请联络:!
若举报审核通过，可奖励20下载分
被举报人：
举报的资源分：
请选择类型
资源无法下载
资源无法使用
标题与实际内容不符
含有危害国家安全内容
含有反动色情等内容
含广告内容
版权问题，侵犯个人或公司的版权
*详细原因：}